摘要：
Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器，移植自Ruby的独角兽（Unicorn ）项目,使用pre-fork worker模式，具有使用非常简单，轻量级的资源消耗，以及高性能等特点。 安装gunicorn $ sudo apt-get 阅读全文
posted @ 2020-04-11 16:57
秋华
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摘要：
一、基础原理 二、基本函数 三、爬虫实现 四、web服务器与客户端实现 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:39
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摘要：
文档资源 http://sdiehl.github.io/gevent-tutorial/ 一、协程实现 线程和协程 既然我们上面也说了，协程也被称为微线程，下面对比一下协程和线程： 线程之间需要上下文切换成本相对协程来说是比较高的，尤其在开启线程较多时，但协程的切换成本非常低。 同样的线程的切换更 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:33
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摘要：
一、多进程实现 multiprocess.process模块 process类 Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:31
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摘要：
一 多线程实现 线程模块 - 多线程主要的内容：直接进行多线程操作，线程同步，带队列的多线程； Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。 _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:30
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摘要：
一、线程 1.概念 线程是程序执行流的最小执行单位，是行程中的实际运作单位。 进程是一个动态的过程，是一个活动的实体。简单来说，一个应用程序的运行就可以被看做是一个进程，而线程，是运行中的实际的任务执行者。可以说，进程中包含了多个可以同时运行的线程。 2.特点 线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:19
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摘要：
1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来， Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法（这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ，小编这里简单的随机删除掉几个数据） import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("resu 阅读全文
posted @ 2020-04-10 10:27
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摘要：
首先第一部还是导入 Pandas 与 NumPy ，并且要生成一个 DataFrame ，这里小编就简单的使用随机数的形式进行生成，代码如下： import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('20200101', perio 阅读全文
posted @ 2020-04-10 10:06
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摘要：
1.序言 如何切片，切块，以及通常获取和设置pandas对象的子集 2.索引的不同选择 对象选择已经有许多用户请求的添加，以支持更明确的基于位置的索引。Pandas现在支持三种类型的多轴索引。 .loc主要是基于标签的，但也可以与布尔数组一起使用。当找不到物品时.loc会提高KeyError。允许的 阅读全文
posted @ 2020-04-09 17:07
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摘要：
引言 先介绍下 Pandas 的数据结构，毕竟数据结构是万物的基础。 Pandas 有两种主要的数据结构： Series 和 DataFrame 模块导入 首先我们在代码中引入 Pandas 和 Numpy ，如下： import numpy as np import pandas as pd Se 阅读全文
posted @ 2020-04-09 17:06
秋华
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